咖啡巨人碰上大危機,星巴克如何靠一張王牌絕地重返?
咖啡巨人碰上大危機,星巴克如何靠一張王牌絕地重返?

咖啡巨人星巴克似乎碰上了前所未有的危機。

2018年三月,星巴克宣布2019年將關閉150家店,是往年的三倍,並調降財報的業績指引,一天內股價跌了近10個百分點。「這可能是星巴克史上最駭人的結果。」

華爾街知名分析師布萊恩·索兹(Brian Sozzi)說。六月,星巴克再度下調第三季的銷售預測,股票再度大跌。

有的分析師認為星巴克勢必降價,才能跟麥當勞、Dunkin'Donuts等的低價咖啡競爭,有人則認為,星巴克必須提高實體店鋪的效率。

星巴克怎麼救?答案是推動會員改制和加碼科技投資。

星巴克
星巴克 CEO 凱文‧強森在2019年 3 月於股東會上提出,將針對每個月上門的 60 萬名非會員擴大「數位關係」,用個人化引擎收攏人心,創造新營收。
圖/ Lindsey Wasson, Starbucks

「整個零售業正在經歷劇烈的轉型,而從中勝出的贏家,顯然是那些能將線上、線下經驗完美結合的企業,」星巴克總裁兼首席營運長凱文‧強森(Kevin Johnson)曾經表示,「這也是驅使沃爾瑪收購Jet.com、PetSmart和Chewy.com聯手,以及上個月亞馬遜宣布有意收購WholeFoods的背後動力。」

編按:亞馬遜於2017年6月併購Whole Foods

「啟動美國同店銷售成長的首要之務,是擴增我們擁有的數位關係(digital relationship)」強森指示。

建立數位關係背後的邏輯,就是會員經濟。原先就是會員經濟佼佼者的星巴克,現在更要靠這張王牌翻身。

從一椿交易,變成一場「永遠交易」

「會員經濟」一詞的發明人、曾任Netflix、eBay和雅虎等公司顧問的巴克斯特(Robbie Kellman Baxter)解釋,會員經濟是個人和組織或企業間建立一種持續、長期的正式關係。巴克斯特形容,這是把一椿交易,變成一場「永遠的交易」(forever transaction)。

企業能從中獲得穩定金流和更高忠誠度。根據市調機構MarketWatch統計,星巴克光是會員帳戶裏的預付額就高達12億美元(約360億台幣),形成牢不可破的營運底盤,這數字甚至高於美國許多中小型金融機構的存款。

星巴克銷售
圖/ 作者提供

過去數年,在星巴克開業至少一年以上的店鋪,其銷售成長幾乎全仰賴這些忠誠會員的貢獻。

這些會員只占了消費人數18%,卻貢獻36%的營收,平均消費額更是非會員的3倍,2017年消費額還成長了8%,堪稱超級客戶。至今,星巴克忠誠會員仍以每年2位數的速度在成長。

如果說,星巴克過去一直在做的是深入經營既有魚池,找出超級客戶,提高每隻魚的營收貢獻,星巴克目前的瓶頸,就是如何擴大魚群,再把他們變成超級客戶。

「我們每個月有7,500萬人上門,但會員只有1,500萬人。其他的6,000萬人呢?」星巴克首席財務長斯考特·莫(Scott Maw)說,要怎麼把這6,000萬人變成忠誠會員,是星巴克翻身的關鍵。

積極展開數位關係

他們發現兩大障礙:這些人,有的不知道會員的福利;有的不願意儲值。

為此,星巴克這麼做:

首先,破壞會員積點和預先儲值兩大核心原則,推出「星星人人有份」(Stars For Everyone)。

積點不再是會員專屬福利,只要登錄信用卡,非會員也能積點,目的在吸引那些想獲得會員福利,卻不願儲值的人。但為了維持某種的「差別待遇」,非會員的換星匯率不如會員。

其次,分頭開展數位關係。一方面,要求初次登入店內Wi-Fi,必須提供電子信箱。另一方面,全面開放APP預先點餐(占上一季全美交易量的12%),以吸引更多非會員下載APP。

同時為了增加下載誘因,改善客戶體驗,在高峰時段設專人專責,店內設取件專區,在紐約帝國大廈等地試開APP預先點餐的取貨專門店。

星巴克
星巴克加碼數位關係,要用科技跟會員搏感情
圖/ 作者提供

最後,重燃舊情。這1,500萬名會員,其實只計入了過去90天內有消費紀錄的人,對於超過90天沒在星巴克消費的非活躍會員,星巴克將加碼個人化優惠活動,並視天氣和時段促銷,不定時透過APP和電郵,推出會員專屬的Happy Hour買一送一,遊戲化營銷,製造驚喜,刺激消費慾望。

「這麼做,顯然是要獲取他們的電子郵件信箱,追蹤手機資訊,並向他們展開直接行銷。」斯考特·莫說。星巴克在三個月內成功增加500萬名全新的「數位關係」,為魚池注入新魚,「這些關係不會是今年的營收動能,但下一年,我們將會開始瞭解他們的消費模式,開始直接對他們行銷,2019年後將會開始反映在營收上。」

2017年,在星巴克每三筆訂單,就有一筆是用手機APP付款,美國知名財經週刊《巴隆週刊》(Barrens)評論:「星巴克對消費者支付行為的改變,應令矽谷眼紅」。

本文授權轉載自Mobile Loyalty;作者:王茜穎

關注全球各行業如何透過會員經濟,活化品牌和和組織變革。歡迎您隨時來探索,也可參考這份線上檢測,做為推動會員制前的基礎盤點。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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